تطوير نموذج تعلم آلة (NLP) لاكتشاف الرسائل المزعجة (Spam) مع واجهة تفاعلية

تطوير وبناء نظام ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) لاكتشاف وتصفية الرسائل النصية المزعجة والاحتيالية (Spam/Phishing) من الرسائل الطبيعية (Ham). تم تغليف هذا النموذج البرمجي بواجهة مستخدم تفاعلية (Web UI) بسيطة لتسهيل اختباره واستخدامه من قبل أي شخص دون الحاجة لمعرفة برمجية.

أبرز ميزات المشروع والتقنيات المستخدمة:

معالجة البيانات النصية: تنظيف وتحليل مجموعة بيانات تحتوي على آلاف الرسائل، وتحويل النصوص إلى متجهات رياضية باستخدام تقنية (TF-IDF Vectorizer) مع (N-grams) لفهم سياق الكلمات.

خوارزمية تعلم الآلة: تدريب نموذج يعتمد على خوارزمية (Multinomial Naive Bayes) المتقدمة، والتي تعتبر من أدق وأسرع الخوارزميات في التصنيف النصي.

واجهة مستخدم تفاعلية (Gradio): بناء واجهة ويب تتيح للمستخدم إدخال أي نص، ليقوم النظام بتحليله لحظياً وعرض النتيجة (Spam أو Ham) مع عرض نسب الاحتمالات (Probabilities) بدقة متناهية.

دقة عالية: تم ضبط حساسية النموذج (Threshold) لتقليل نسبة الخطأ، مما يوفر حماية فعالة للأنظمة التي يمكن دمج هذا الموديل فيها.

هذا النظام يمثل نموذجاً عملياً للشركات والمنصات التي ترغب في أتمتة عمليات تصفية المحتوى، حماية مستخدميها من الاحتيال، وتحسين تجربة خدمة العملاء.